الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعلم العميق

BiasCast: تعلم وضبط التحيزات في الوقت الحقيقي من التوقعات الجوية لتعزيز توقعات الجريان

2026 | المؤلف: Oliver Konold وآخرون | المجلة: Hydrology and earth system sciences | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)

تبحث هذه الدراسة في تطبيق نماذج التعلم العميق، وبشكل خاص شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد (LSTM)، في التنبؤ بالفيضانات التشغيلية، مع التركيز على التحديات التي تطرحها الانتقال من بيانات إعادة التحليل عالية الجودة إلى بيانات التنبؤ الجوي ذات الدقة الأقل. تستخدم الدراسة مجموعة بيانات Extended LamaH-CE، التي تشمل 451 حوضًا، لاستكشاف استراتيجيات تدريب مختلفة وهياكل…
نموذج قائم على CNN-transformer تم شرحه بواسطة SHAP وأوزان الانتباه متعدد الرؤوس لتوقع السلاسل الزمنية

2026 | المؤلف: Stefano Frizzo Stefenon وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

تناقش هذه القسم نقاط القوة في الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وهياكل المحولات في نمذجة البيانات الزمنية. تُعرف الشبكات العصبية التلافيفية بقدرتها على التقاط الأنماط المحلية وعدم التغير في الترجمة، بينما تتفوق المحولات في نمذجة الاعتمادات بعيدة المدى من خلال آليات الانتباه الذاتي. يقدم البحث هيكلًا هجينًا، CNN-Transformer-SHAP-MHAW، يجمع بين هذين النهجين لتحسين توقعات السلاسل الزمنية…
دمج التمثيلات المعتمدة على الهيكل العظمي لتصنيف أوضاع اليوغا بشكل موثوق باستخدام نماذج التعلم العميق

2026 | المؤلف: Mohammed Mohi-Ud-Din وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

تقدم ورقة البحث دراسة شاملة حول تصنيف أوضاع اليوغا الآلي، مع تسليط الضوء على أهمية التعرف الدقيق على الأوضاع لمنع الإصابات المرتبطة بالوضعيات غير الصحيحة. يقدم المؤلفون مجموعة بيانات جديدة، “Yoga-16″، التي تعالج قيود مجموعات البيانات الحالية وتقييم منهجي لثلاثة هياكل تعلم عميق—VGG16 و ResNet50 و Xception—باستخدام ثلاثة أوضاع إدخال مختلفة: الصور الخام، وصور هيكل…
PepAnno: إطار عمل للتعلم العميق مدرك للبنية لتوقع الببتيدات النشطة حيوياً، والتصور الهيكلي، والتوصيف الفيزيائي الكيميائي

2026 | المؤلف: Enyan Liu وآخرون | المجلة: PLoS Computational Biology | المجال: علم الأحياء الدقيقة (Microbiology)

تُعتبر الببتيدات بشكل متزايد عوامل علاجية واعدة نظرًا لأدوارها الفسيولوجية المتنوعة وهياكلها البسيطة. ومع ذلك، تواجه الأدوات الحاسوبية الحالية للتنبؤ بالببتيدات النشطة بيولوجيًا تحديات مثل الواجهات غير البديهية، الاعتماد على بيانات التسلسل فقط، الوعي الهيكلي المحدود، وتجزئة سير العمل، مما يعيق كفاءة البحث ويزيد التكاليف. للتغلب على هذه القيود، يقدم المؤلفون PepAnno، وهو خادم ويب…
InsectMorphoAI: إطار تعلم عميق لقياس شكل الحشرات تلقائيًا وتقدير الكتلة الحيوية مع التحقق الحجمي المحدد للنوع

2026 | المؤلف: Hossein Shirali وآخرون | المجلة: Ecological Informatics | المجال: الفيزياء الحيوية (Biophysics)

تقدم البحث InsectMorphoAI، وهو إطار عمل مفتوح المصدر مصمم لأتمتة استخراج الخصائص المورفومترية للحشرات من الصور ثنائية الأبعاد القياسية، مما يعالج قيود الطرق اليدوية التقليدية التي تتطلب جهدًا كبيرًا وتكون مدمرة. يتكون الإطار من وحدتين: وحدة صندوق محاط موجه (OBB) لتقدير الطول غير المتغير بالدوران، والتي حققت متوسط خطأ مطلق قدره 0.211 مم في التحقق…
التعلم العميق التوليدي للإحباط المغناطيسي في الثلج الاصطناعي من صور مجهر القوة المغناطيسية

2026 | المؤلف: Arnab Neogi وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)

يتناول هذا القسم من ورقة البحث تطبيق تقنيات التعلم الآلي لتحليل الصور المجهرية لعينات سبين-آيس ذات شبكة خلوية، والتي تتمتع بدقة ذرية. تستخدم الدراسة مجموعات بيانات كبيرة لأتمتة حساب العزوم المغناطيسية الصافية والاتجاهات الاتجاهية لتكوينات سبين-آيس. في المرحلة الأولية، يتم تدريب نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بهذه الخصائص المغناطيسية بدقة. يستخدم المؤلفون مشفرات تلقائية متغيرة (VAEs)،…
تحديد مواقع N6-methyladenine المعتمد على التعلم العميق من خلال دمج الميزات الهجينة واختيار الميزات المدفوع بواسطة SHAP

2026 | المؤلف: Mai Alzamel وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)

القسم المعنون “نظرة عامة” من المحتمل أن يقدم المفاهيم الأساسية وتطبيقات التعلم العميق، مع التأكيد على أهميته في مجالات متنوعة مثل رؤية الكمبيوتر، ومعالجة اللغة الطبيعية، وأكثر من ذلك. قد يحدد بنية نماذج التعلم العميق، بما في ذلك الشبكات العصبية، ويناقش قدرتها على تعلم الأنماط المعقدة من مجموعات البيانات الكبيرة. في “الخاتمة”، من المحتمل أن…
YOLO-LS: إطار عمل جديد للتعلم العميق لتجزئة أورام الدماغ في التصوير بالرنين المغناطيسي

2026 | المؤلف: Jinghui Chen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

تقدم البحث YOLO-LS، وهو إطار متقدم لاكتشاف وتقسيم أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي، حيث يتناول التحديات المتعلقة بالتنوع العالي في خصائص الأورام وقيود التوصيف اليدوي. يعتمد النموذج المقترح على بنية YOLO11n-seg ويقدم ثلاثة ابتكارات رئيسية: دمج ShuffleNet V1 كهيكل خفيف الوزن لتقليل التعقيد الحسابي، وآلية DySample الديناميكية لزيادة التفاصيل الدقيقة، ووحدة C3k2-PoolingFormer لتحسين دمج…
التعلم الفيدرالي الشخصي متعدد الأنماط مع الخصوصية التفاضلية التكيفية لتصنيف الصور الطبية ونهج يحافظ على الخصوصية

2026 | المؤلف: Adhi Siva M وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

تقدم الورقة نهجًا جديدًا يسمى MM-PFL-ADP، مصممًا لتصنيف الصور الطبية مع الحفاظ على الخصوصية، محققًا دقة تصنيف تبلغ 97.3% مع الالتزام بميزانية الخصوصية $(\epsilon = 1.5, \delta = 10^{-5})$. يضمن هذا الأسلوب الخصوصية التفاضلية (DP) لتحديثات التدرج عبر المؤسسات المشاركة، مع اقتراحات للعمل المستقبلي تشمل ضمانات الخصوصية على مستوى المرضى والعينات. تشمل الابتكارات الرئيسية لإطار…
نهج شبكة عصبية رسومية محسّنة لاكتشاف التسلل في إنترنت الأشياء بشكل قوي وقابل للتفسير ضد الهجمات العدائية

2026 | المؤلف: Uzma Ghulam Mohammad وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

تقدم الورقة البحثية نهجًا جديدًا لتعزيز اكتشاف هجمات حجب الخدمة الموزعة (DDoS) في بيئات إنترنت الأشياء (IoT) من خلال معالجة الثغرات في أنظمة الأمان المعتمدة على التعلم الآلي الحالية. يقدم المؤلفون مجموعة بيانات AdvCICDDoS2019، التي تتضمن أربعة أنواع من الهجمات العدائية – الاضطراب العدائي (AP)، حقن القيم الشاذة العدائية (AOI)، حقن الضوضاء العدائية (ANI)، والعدائية…